这是一个以吃豆子为主题的可爱的小动画在动画的制作中用到了大部分基本功能，包括：引导层，遮罩层，影片剪辑时间轴与主时间轴的配合，简单的基本语句（这里用的是actionscript2.0）等，其中有语句的地方都有详细注释。
该实例总共包含两个文件（除readme外）：.fla文件为源文件，需要用AdobeFlashCS3打开.swf为发布的动画文件，推荐用AdobeFlashPlayer打开希望这个实例能够对大家有所帮助

本文来自于简书，本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结，希望对您的学习有所帮助。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电

分享小四轴的原理图+PCB。
原理图的蓝本是采用的是正点原子的，然后有些芯片不好购买和焊接，就对其做了一些替换。

S7-200plc控制步进电机实例脉冲控制实践xy两轴运动实例

GUC-T系列嵌入式多轴运动控制器编程手册zip,提供“GUC-T系列嵌入式多轴运动控制器编程手册”免费资料下载，主要包括运动控制器函数库的使用、系统配置、运动状态检测、运动模式、运动程序、访问硬件资源、高速硬件捕获、安全机制等内容，可供编程调试操作使用。

授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

本文档描述了车用永磁同步电机控制器的标定流程，包括：标定准备、交直轴电流MAP表标定、标定优化、故障标定等内容。

通过激光传感器和应变片测量的信号，进行处理，把激光传感器的脉冲转变为扭转角的波动，把应变片的应变转换为扭矩。
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步进电机实现X－Y轴运动的控制步进电机实现X－Y轴运动的控制

玫瑰花图是节理统计方式之一，方法简便，形象醒目，比较清楚地反映出主要节理的方向，有助于分析区-域构造。
最常用的是节理走向玫瑰花图。
　　分析节理玫瑰花图，应与区域地质构造结合起来。
因此，常把节理玫瑰花图，按测点位置标绘在地质图上。
这样就清楚反映出不同构造部位的节理与构造(如褶皱和断层)的关系。
综合分析不同构造部位节理玫瑰花图的特征，就能得出局部应力状况，甚至可以大致确定主应力轴的性质和方向。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。